Kursplan

Introduktion till artificiell intelligens

  • Vad är AI och var används det?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Populära verktyg och plattformar

Python för AI

  • Grundläggande uppfriskning av Python
  • Användning av Jupyter Notebook
  • Installering och hantering av bibliotek

Arbete med data

  • Datapreparation och rensning
  • Användning av Pandas och NumPy
  • Visualisering med Matplotlib och Seaborn

Machine Learning grunderna

  • Övervakad vs. Unsupervised Learning
  • Klassificering, regression och klustring
  • Modelltränings-, validations- och testprocess

Neural Networks och Deep Learning

  • Neuralt nätverksarkitektur
  • Användning av TensorFlow eller PyTorch
  • Byggande och tränande av modeller

Naturligt språk och Computer Vision

  • Textklassificering och sentimentanalys
  • Grunderna i bildigenkänning
  • Förtränade modeller och överföringsinlärning

Distribution av AI i applikationer

  • Spara och ladda modeller
  • Användning av AI-modeller i API:er eller webbapplikationer
  • Bäst praxis för testning och underhåll

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse för programmeringslogik och strukturer
  • Erfarenhet av Python eller liknande högnivåspråk
  • Grundläggande bekantskap med algoritmer och datastrukturer

Målgrupp

  • IT-systemprofessionella
  • Programutvecklare som vill integrera AI
  • Ingenjörer och tekniska chefer som utforskar AI-baserade lösningar
 40 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier